一生ヘタレプログラマ

Ubuntu 22.04 LTS × GeForce RTX 3090 でローカルLLMを動かす ― Ollama + gpt‑oss:20b + OpenWebUI はじめに 近年、LLM（大規模言語モデル）をローカルで動かすニーズが高まっています。 本記事では、 Ubuntu 22.04 LTS と GeForce RTX 3090 を使い、 Ollama で gpt‑oss:20b を管理し、 OpenWebUI でブラウザベースのチャット UI を構築する手順を紹介します。 GPU アクセラレーションを最大限に活かす設定や、トラブルシューティングのポイントもまとめています。 Ubuntu 環境の準備 2‑1. 基本セットアップ sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install -y build-essential git curl wget 2‑2. NVIDIA ドライバと CUDA Toolkit # 1. ドライバインストール sudo ubuntu-drivers autoinstall # 2. CUDA 12.x インストール wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run sudo sh cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run `/usr/local/cuda-12.1/bin` を PATH に追加し、`nvcc --version` で確認。 2‑3. cuDNN のインストール 公式サイトから cuDNN 8.x をダウンロードし、`/usr/local/cuda-12.1/` に展開。 `LD_LIBRARY_PATH` に `lib64` を追加。 Ollama のインストールと設定 3‑1. バイナリ取得 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh `/usr/local/bin/ollama` が PATH に入ります。 ...

GeForce RTX 3090でGemma3:27bをUbuntuで動かす はじめに 近年、大規模言語モデル（LLM）のローカル実行が注目を集めています。クラウド環境に依存せず、オフライン環境でもLLMを利用できるメリットは大きく、特にプライバシーやセキュリティを重視するユーザーにとって魅力的な選択肢です。本記事では、高性能GPUであるGeForce RTX 3090を搭載したUbuntu環境で、Gemma3:27bというオープンソースのLLMをOllamaとOpenWebUIを用いて実行する方法を解説します。 GeForce RTX 3090とローカルLLM ローカルLLMのパフォーマンスは、GPUの性能に大きく依存します。GeForce RTX 3090は、24GBのVRAMを搭載しており、Gemma3:27bのような大規模モデルを扱うのに十分な性能を備えています。VRAMの容量が大きいほど、より大きなモデルを扱ったり、より大きなバッチサイズで推論を実行したりすることが可能になります。これにより、応答速度の向上や、より複雑なタスクの実行が可能になります。 Ubuntu環境の構築 ローカルLLMを実行する前に、Ubuntu環境を構築する必要があります。Ubuntu Desktop 22.04 LTSを推奨します。インストール後、NVIDIAドライバをインストールし、CUDAツールキットをインストールする必要があります。NVIDIAの公式ドキュメントを参照して、適切なドライバとCUDAツールキットをインストールしてください。 sudo apt update sudo apt upgrade sudo apt install nvidia-driver-535 sudo apt install nvidia-cuda-toolkit Ollamaのインストールと設定 Ollamaは、LLMのダウンロード、実行、管理を簡素化するツールです。以下のコマンドを使用して、Ollam...

Ollamaで始めるローカルLLM はじめに 近年、 GenerativeAI の進化は目覚ましく、様々な分野でその応用が広がっています。その中心となる技術の一つが、 LargeLanguageModel です。しかし、これらのモデルは通常、クラウド上で動作するため、プライバシーやセキュリティ、コストなどの課題が存在します。そこで注目されているのが、ローカル環境でLLMを動作させる方法です。本記事では、 Ollama を用いてローカルLLMを導入し、その可能性を探ります。 LargeLanguageModelとは？ LargeLanguageModel は、大量のテキストデータを学習することで、人間のような自然な文章を生成・理解する能力を持つAIモデルです。文章の生成、翻訳、要約、質問応答など、様々なタスクを実行できます。 GenerativeAI の基盤技術として、その重要性はますます高まっています。これらのモデルは、パラメータ数が数十億から数千億に及ぶため、高性能な計算資源が必要となります。 OllamaによるローカルLLMの導入 Ollama は、ローカル環境でLLMを簡単に実行するためのツールです。Dockerなどの複雑な設定は不要で、数行のコマンドでLLMをダウンロードし、実行できます。例えば、Llama 2 7Bモデルをローカルで実行するには、以下のコマンドを実行します。 ollama run llama2 これにより、Llama 2 7Bモデルが自動的にダウンロードされ、ローカル環境で実行されます。Ollamaは、様々なLLMをサポートしており、モデルの切り替えも容易です。これにより、ユーザーは、自身のニーズに最適なLLMをローカルで手軽に試すことができます。 ローカルLLMのメリットとデメリット ローカルLLMには、クラウドLLMにはないいくつかのメリットがあります。まず、プライバシーが保護されることが挙げられます。データが外部に送信されること...

Ollama & Open WebUI: ローカルLLM構築 はじめに 近年、大規模言語モデル（LLM）の利用が活発になっていますが、クラウドサービスに依存することなく、ローカル環境でLLMを実行したいというニーズも高まっています。この記事では、OllamaとOpen WebUIを用いて、ローカルLLM環境を構築する方法を解説します。OllamaはLLMのダウンロードと実行を簡素化し、Open WebUIはWebブラウザを通じてLLMと対話するためのインターフェースを提供します。 OllamaとOpen WebUIとは？ Ollama は、LLMのダウンロード、実行、管理を容易にするためのツールです。コマンドラインインターフェース（CLI）を通じて、様々なLLMを簡単に利用できます。 Open WebUI は、Ollamaで実行されているLLMと対話するためのWebベースのインターフェースです。これにより、コマンドラインに慣れていないユーザーでも、GUIを通じてLLMと対話できます。 Ollamaのメリット LLMのダウンロードと実行が簡単 様々なLLMをサポート コマンドラインインターフェースによる柔軟な操作 Open WebUIのメリット Webブラウザを通じてLLMと対話可能 GUIによる直感的な操作 複数モデルの管理が容易 環境構築方法 前提条件 DockerとDocker Composeのインストール Nvidia GPU（推奨） Ollamaのインストール Ollamaは、Dockerを使用して簡単にインストールできます。以下のコマンドを実行してください。 docke...

Bloggerインデックス？諦めない！?m=0で解決 はじめに Bloggerで公開した記事が、なぜかGoogle検索に表示されないという問題は、多くのBloggerユーザーが直面する悩みです。せっかく書いた記事を読んでもらえないのは辛いですよね。この記事では、Bloggerの記事がGoogle Search Consoleでインデックスされない問題について、原因を探り、諦めていた問題を解決する意外な方法をご紹介します。 BloggerとGoogle Search Consoleの関係性 BloggerはGoogleが提供するブログサービスであり、Google検索との相性は良いはずです。しかし、記事を公開しただけでは自動的に検索結果に表示されるわけではありません。Googleに記事の存在を伝えるために、Google Search Consoleを利用することが重要です。Google Search Consoleは、ウェブサイトの検索パフォーマンスを監視し、改善するためのツールです。サイトマップの送信や、インデックスの確認、検索順位の追跡など、様々な機能が提供されています。 インデックスされない原因を探る Bloggerの記事がインデックスされない原因は様々考えられます。例えば、以下のような原因が考えられます。 記事の内容がGoogleのガイドラインに違反している 記事の質が低い サイトマップが正しく設定されていない robots.txtでクロールをブロックしている Googleがまだ記事をクロールしていない これらの原因を一つずつ確認し、解決していく必要があります。しかし、上記を全て確認しても解決しない場合、別の原因が考えられます。 諦めてたが、?m=0が救世主？ 多くのBloggerユーザーが、上記の対策を試してもインデックスされな...

Blogger Sitemap登録エラー解決 はじめに ブログ運営において、検索エンジンへの登録は非常に重要です。特に、Google検索にブログのコンテンツを適切に認識してもらうためには、 Search Console への登録と、 sitemap の登録が不可欠です。しかし、 Blogger で作成したブログのsitemapを Search Console に登録しようとすると、エラーが発生することがあります。本記事では、その原因と解決策について詳しく解説します。 BloggerのSitemapとは？ Blogger は、ブログの更新情報を自動的に生成するsitemapを提供しています。このsitemapは、ブログのすべての投稿やページをリストアップし、検索エンジンがクロールしやすいように構造化されています。通常、sitemapのURLは「/sitemap.xml?alt=rss」のようになっています。このURLは、ブログのURLに直接アクセスすることで確認できます。このsitemapが正しく機能しているかを確認することも重要です。 Search ConsoleへのSitemap登録で起こりうる問題 Search Console にsitemapを登録する際、以下のようなエラーが発生することがあります。 Sitemap could not be read: ファイルが読み込めないというエラー。 Sitemap is invalid: sitemapの形式が正しくないというエラー。 Sitemap contains errors: sitemapにエラーが含まれているというエラー。 これらのエラーが発生した場合、sitemapのURLが間違っているか、sitemapの形式が正しくない可能性があります。また、robots.txtでsitemapがブロックされている場合も登録できません。 ...

GinとGolangでPOST API 本記事では、GolangのWebフレームワークGinを用いて、HTTP POST APIを構築する方法を解説します。サンプルAPIの実装を通して、API開発の基礎を学びましょう。 はじめに API（Application Programming Interface）は、異なるソフトウェア同士が連携するためのインターフェースです。HTTP POST APIは、データをサーバーに送信し、処理を実行するための一般的なAPI形式です。Ginは、Golangで高速なWebアプリケーションやAPIを構築するための軽量なフレームワークです。シンプルなAPI開発に適しており、学習コストも低いのが特徴です。 GolangでHTTP POST APIを構築する準備 まず、Golangの開発環境を構築します。Golangの公式サイトから最新版をダウンロードし、インストールしてください。次に、Ginフレームワークをインストールします。ターミナルで以下のコマンドを実行します。 go get -u github.com/gin-gonic/gin これで、Ginを用いたAPI開発の準備が整いました。プロジェクトのディレクトリを作成し、適切なGoモジュールを設定することを推奨します。 HTTP POSTリクエストの受信と処理 Ginフレームワークを使用して、HTTP POSTリクエストを受信するためのルーティングを設定します。以下のコードは、 /api/data エンドポイントでPOSTリクエストを受信し、処理を行う例です。 package main import ( "github.com/gin-gonic/gin...

Swift最強プロンプト術 Swift開発を効率化するためのコード自動生成テクニックと、厳選したプロンプトパターン3選を紹介します。 はじめに SwiftはAppleプラットフォームでのアプリ開発に広く使用されている言語です。しかし、繰り返しのコーディングや設計パターンの実装は開発効率を下げる原因となります。本記事では、Swiftにおけるコード自動生成の技術と、最強の効率化を可能にするプロンプトパターン3選を紹介します。 Swiftにおけるコード自動生成の重要性 コード自動生成は、開発の一貫性を保ちながら、時間と労力を大幅に削減する手段です。特にSwiftでは、構造化されたコードを書く必要があり、テンプレート化・自動化の恩恵が大きくなります。この章では自動生成の意義と現在使われている手法の概要を説明します。 コード自動生成を活用するメリット 開発スピードの向上 ヒューマンエラーの削減 チーム間でのコーディングスタイル統一 これらのメリットを最大限に活かすには、適切なプロンプト設計が鍵となります。 プロンプトパターン1：基本構文生成 最初のパターンは「構造化された基本的なSwiftコードの自動生成」です。例えば、モデル定義やプロトコル準拠のテンプレートなど。以下のようなプロンプト例を紹介します： 「SwiftでCodable準拠の構造体を定義してください。プロパティは名前(String)、年齢(Int)、メール(String)です。」 このようなプロンプトで、迅速に正確な雛形コードを生成可能です。 プロンプトパターン2：機能特化型コード生成 このパターンでは、UIコンポーネントやAPI通信など、特定の機能に特化したコードの生成を目指します。例： 「SwiftUI...

SwiftUI Image clipShape パターン3選 導入 SwiftUIは、宣言的な構文でUIを構築するためのフレームワークであり、その中で Image は重要な役割を担います。 clipShape は、 Image の表示領域を特定の形状にクリップ（切り取り）するためのModifierです。 clipShape を活用することで、単調になりがちなUIに、創造性あふれる表現を加えることができます。この記事では、 Swift と SwiftUI を用いて、 Image に clipShape を適用する3つのパターンを紹介します。これらのパターンを通じて、より魅力的なUIデザインを実現するためのヒントを提供します。各パターンには、具体的な サンプルコード が含まれており、すぐに試すことができます。 SwiftUIとImageの基礎 SwiftUI は、Appleプラットフォーム向けのUI構築フレームワークであり、コードの可読性と保守性を高めることを目的としています。 Image は、画像を表示するためのViewであり、様々な形式の画像（アセットカタログ、URL、など）をサポートしています。 Image の基本的な扱い方としては、まずViewに Image を追加し、表示する画像を指定します。画像のサイズ調整は、 .resizable() Modifierを使用し、アスペクト比の維持は .aspectRatio(contentMode: .fit) や .aspectRatio(contentMode: .fill) Modifierを使用します。さらに、 .cornerRadius() や .shadow() などのModifierを組み合わせることで、より洗練されたUIを実現できます。これらの基本的な概念を理解することで、 clipShape の活用がより効果的になります。 clipShapeの基本と活用方法 clipShape は、Viewの表示領域を特定の形状に制限するためのModifierです。これにより、画像の一部を隠したり、特定の...